(57)【要約】      （修正有）【課題】環境音が存在する状況下においても、自動車の有無を判別できる音響同定方法を提供する。【解決手段】自動車が発する動作音の音響スペクトルに基づいて、環境音や他車の走行音から前記自動車の動作音を分離する。また、所定の環境での音を検出し、この音響スペクトルから一次のケプストラム係数値ｃ1を抽出し、このケプストラム係数値に基づいて自動車の有無を判別すること。さらに、前記音から二次のケプストラム計数値ｃ2を抽出し、一次と二次のケプストラム計数値の関係に基づいて自動車の動作音を分離する自動車の音響同定方法。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動車が発する動作音の音響スペクトルに基づいて、環境音や他車の走行音から前記自動車の動作音を分離することを特徴とする音響同定方法。
【請求項２】
前記音響スペクトルから一次のケプストラム係数値ｃ1を抽出し、このケプストラム係数値に基づいて前記自動車の動作音を分離することを特徴とする音響同定方法。
【請求項３】
前記動作音から二次のケプストラム係数値ｃ2を抽出し、前記一次と二次のケプストラム係数値の関係に基づいて自動車の動作音を分離することを特徴とする請求項２に記載の音響同定方法。
【請求項４】
前記一次のケプストラム係数値から前記二次のケプストラム係数値を減算し、この減算値に基づいて自動車の動作音を分離することを特徴とする請求項３に記載の音響同定方法。
【請求項５】
前記一次のケプストラム係数値若しくは前記減算値が正の場合に、自動車の動作音が存在すると判別することを特徴とする請求項２又は４に記載の音響同定方法。
【請求項６】
前記自動車の動作音の分離は、Ａｃ1−Ｂｃ2＋Ｃ≧０及びＤｃ1−Ｅｃ2＋Ｆ≧０（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆは定数）の判別式を用いて行うことを特徴とする請求項３に記載の音響同定方法。
【請求項７】
前記動作音の音響スペクトルの時系列データをフレーム処理して前記自動車の動作音を分離することを特徴とする請求項１〜６の何れか一項に記載の音響同定方法。
【請求項８】
前記自動車の動作音の分離は、所定時間のうち一定割合以上の時間前記動作音が存在していると判断された場合にのみ動作音が存在すると判別することを特徴とする請求項１〜７の何れか一項に記載の音響同定方法。
【請求項９】
前記音響スペクトルは自動車のエンジン音を含んだ動作音から抽出することを特徴とする請求項１〜８の何れか一項に記載の音響同定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動車の音響同定方法に係り、特に、駐車場など、周囲に環境音が存在する状況で自動車の有無を判別するための音響同定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、様々な分野において自動車の有無を判別する音響同定の要求があった。一例としては、無人駐車場の管理のためである。具体的に説明すると、無人駐車場においては、各駐車スペースに設けられた車止め手段が無人で制御されるが、これは駐車スペース内の自動車の有無によって制御される。このとき、自動車の有無については、周囲の音を検知して、その中に自動車の音が存在するか否かで判断していた。
【０００３】
自動車の音を検知するには、所定のマイクロフォンを駐車スペースに設置し、このマイクロフォンを通して取得していた。具体的には、検知マイクロフォンで収集された音の周波数を分析し、自動車のエンジン音に対応する周波数が含まれているか否かなどを基準に判断していた。マイクロフォンは、１つの駐車スペースに１つの場合もあるが、複数のマイクロフォンを設置して検知精度を向上させる試みも成されている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記従来例には以下のような問題点があった。即ち、従来のシステムでは、単にマイクロフォンで音を検知し、音の大きさや周波数の分析などで自動車の有無を判断していた。このため、周囲にレベルの高い環境音（他の自動車の走行音や電車の音などの雑音）が存在する場合には、自動車が存在していると誤って判断されてしまっていた。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、自動車が発する動作音の音響スペクトルに基づいて、環境音や他車の走行音から前記自動車の動作音を分離することを特徴とする音響同定方法である。
【０００６】
また本発明は、前記音響スペクトルから一次のケプストラム係数値ｃ1を抽出し、このケプストラム係数値に基づいて前記自動車の動作音を分離する、という手段を採っている。
【０００７】
また本発明は、前記音から二次のケプストラム係数値ｃ2を抽出し、前記一次と二次のケプストラム係数値の関係に基づいて自動車の動作音を分離する、という手段を採っている。
【０００８】
また本発明は、前記前記一次のケプストラム係数値から前記二次のケプストラム係数値を減算し、この減算値に基づいて自動車の動作音を分離する、という手段を採っている。
また本発明は、前記一次のケプストラム係数値若しくは前記減算値が正の場合に、自動車の動作音が存在すると判別する、という手段を採っている。
【０００９】
また本発明は、前記自動車の動作音の分離は、Ａｃ1−Ｂｃ2＋Ｃ≧０及びＤｃ1−Ｅｃ2＋Ｆ≧０（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆは定数）の判別式を用いて行う、という手段を採っている。
【００１０】
また本発明は、前記動作音の音響スペクトルの時系列データをフレーム処理して前記自動車の動作音を分離する、という手段を採っている。
また本発明は、前記自動車の動作音の分離は、所定時間のうち一定割合以上の時間電気動作音が存在していると判断された場合にのみ動作音が存在すると判別する、という手段を採っている。
【００１１】
更に本発明は、前記音響スペクトルは自動車のエンジン音を含んだ動作音から抽出する、という手段を採っている。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、音響スペクトル若しくはこれから抽出されるケプストラム係数を用いることで、周囲に環境音が存在している状況であっても、正確に自動車の有無を判断することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
次に、本発明の一実施形態について図面を参照しながら説明する。
先ず、図１は複数種類の自動車のエンジン音と環境音の、ケプストラム係数の次数とそのの大きさの関係を示すグラフである。この図において、横軸がケプストラム係数の次数であり、縦軸が各次数におけるケプストラム係数値の大きさとなっている。この図においては、第16次までのケプストラム係数値が示されている。ここで、ケプストラム係数とは、音響スペクトルから抽出され、音響の特徴を表す係数であり、本発明のように自動車のエンジン音とそれ以外の環境音とを識別するのに有効である。ケプストラム係数の単位は［dB］である。
【００１４】
図１から分かるように、エンジン音と環境音とでは、一次のケプストラム係数が大きく異なっている。即ち、エンジン音の一次のケプストラム係数は正の値（最低でも10［dB］以上）を取るのに対し、環境音は負の値（−30［dB］）を取っている。一方、二次のケプストラム係数は、エンジン音も環境音も共に0〜13［dB］程度の値を取っている。このことから分かることは、エンジン音と環境音について、それぞれ一次のケプストラム係数と二次のケプストラム係数との減算値（ｃ1−ｃ2）を判別パラメータとして算出すると、その減算値がエンジン音の場合と環境音の場合とで異なるということである。具体的には、エンジン音の減算値は正となり、環境音の減算値は負となる。
【００１５】
図２は、駐車スペースに特定の車両が存在している場合の上記した減算値を時間経過と共にプロットした図である。エンジン音と環境音とは、駐車スペースに設けられているマイクロフォンによって取得している。ここで、横軸は時間を示し、縦軸が減算値を示している。図１における環境音の一次のケプストラム係数ｃ1は−30［dB］程度であり、二次のケプストラム係数ｃ2は13［dB］程度であるので、図２に示すようにエンジンが始動する前には、減算値は−40［dB］前後で推移している。
【００１６】
そして、エンジンを始動させるためにセルモータが動作を始めると（約10秒経過時点）、負であった減算値が瞬間的に正の値となる。続いて、減算値はセルモータ動作終了時から徐々に減少しながら、約20秒経過時点で一定の正値（約25［dB］）で安定していることが分かる。図中では約80秒経過時点でエンジンが停止するが、この時点で減算値は瞬時に負となっている。
【００１７】
そして再び約130秒経過時点でセルモータが動作を始めて減算値が瞬時に正となり、約140秒経過時点で一定の正値（約25［dB］）程度で安定する。続いて、約150秒経過時点で再度エンジンを停止すると、減算値は瞬時に負の値となる。さらに、約180秒経過時点で再度セルモータが動作を開始すると同時に、減算値は正の値となる。そして、約280秒経過時点で自動車が駐車スペースから出庫を開始するに伴って、減算値は徐々に減少し約290秒経過時点で負の値となる。
【００１８】
以上説明したように、駐車スペースに存在する自動車のエンジンが動作している場合には、減算値がほぼ正の値を取ることが分かった。エンジン停止時にも、近隣の走行車や環境音などにより、突発的に減算値が正の値を示す場合も見られたが（約90秒経過時点）、これは例外的なものであって、ほとんどの場合にはエンジン音を識別でき、自動車の存在を精度良く判別することが可能となる。尚、上記説明は特定の環境下の駐車場での検出結果であるが、他の条件の様々な駐車場（道路に面した駐車場、線路に面した駐車場、隣の駐車スペースにエンジンを動作させた自動車が存在する場合）でも精度良くエンジン音を識別することができ、エンジン音区間を誤検出することはほとんどなかった。
【００１９】
次に、図３に基づいてエンジン音と環境音との識別手法について説明する。図３は、横軸を一次のケプストラム係数値とし、縦軸を二次のケプストラム係数値として、エンジン音と環境音をそれぞれプロットした図である。また、図中の斜線は一次のケプストラム係数をｃ1、二次のケプストラム係数をｃ2とした場合に、ｃ1−ｃ2＝０で表される比例関数を示すものである。即ち、この斜線の傾きは１である。図から分かるように、プロットされたエンジン音と環境音とは、上記斜線によって分離された領域に概ね分かれて存在しており、上記比例関数を使って高い精度でエンジン音と環境音とを識別できる場合がある。このため、上記比例関数を表す式が、エンジン音と環境音とを識別するための判別式となる。
【００２０】
図４は図３と同様の図であるが、この図では様々な場所でのエンジン音と環境音とを１つのグラフにまとめてプロットしている。具体的には、工場に隣接している駐車場、道路に面した駐車場、そして線路の近くの駐車場でのエンジン音と環境音である。この図にも、ｃ1−ｃ2＝０で表される比例関数を点線で示しているが、様々な状況での音が混入しているために、上記比例関数ではエンジン音と環境音とを精度良く識別することができない。そこで、以下の判別式を仮定した。
【００２１】
1.4ｃ1−ｃ2＋８≧０及び0.1ｃ1−ｃ2＋１２≧０
図４には上記各関数を図示しているが、図に示すように、上記判別式を同時に満たす領域に概ねエンジン音が含まれていることが分かる。このため、これらの判別式を用いることで、より精度の高い音響同定をすることが可能となる。尚、上記判別式に含まれている係数は特定の車両を用いた実験データを基にして、判別率が高くなるように実験的に求めたものである。このため、不特定多数の車種に対応させるためには、稼動環境で実際に様々な車両の音を採取して、これらの係数を適応的に決めていく必要がある。
【００２２】
また、本実施形態では、エンジン音の判別率を高めるために、所定の処理を行っている。具体的な処理の方法としては、時間軸での平滑化である。図５はその処理を説明するための説明図である。この図において、上段は処理を施す前のデータであり、下段が処理を施した後のデータである。また、ハッチングが施されたフレームはエンジン音が存在するフレーム（エンジン音区間）で、それ以外は環境音のみが存在するフレーム（環境音区間）である。
【００２３】
図に示すように、測定の単位となるフレーム長は128［msec］である。フレーム長を128［msec］としたのは、以下のような理由からである。即ち、これまでの基礎的な実験から、音源方向を推定するのに最も良い推定精度が得られ、かつ自動車音と環境音のケプストラム係数に違いが得られるフレーム幅及びサンプリング周波数がそれぞれ2048点の16kHzであり、これによって、フレーム長が2048／16000=128[msec]となったからである。
【００２４】
また、フラームシフトは0.5［sec］（500msec）となっている。これは以下の理由による。即ち、プログラム処理では、先ず、最初のフレームで2048点のデータをサンプリングし、そこから自動車音と環境音の判別処理を行い、その都度結果を出力する。その次のフレームについても同処理を行い、以降その処理を繰り返す。つまり、最初のフレームにおける最初のサンプリング地点と、次のフレームにおける最初のサンプリング地点の間隔がフレームシフトとなる。フレームシフトの長さについては、1回の処理時間(サンプリング時間＋判別処理時間)が、約200〜300［msec］となるため、ある程度余裕を持たせて0.5［sec］（500msec）となっている。
【００２５】
以下に、時間軸による平滑化の具体的手法について上段の現時点を基準にして説明する。先ず、現時点のフレームを含めて過去に遡って５つのフレームの判別結果を調べる。そして、５つのフレームのうち、エンジン音区間と判別されたフレームが３つ以上ある場合には、現時点をエンジン音区間と判別する。このため、処理前の上段の現時点のフレームは処理目前には環境音区間と判別されたが、下段に示すように処理後はエンジン音区間と判別される。そして、上段の現時点のフレームの次（右側）のフレームについては、処理前には環境音区間と判別されたが、５つのフレームの内３つのフレームがエンジン音区間と判別されているので、処理後は上記と同様にエンジン音区間と判別される。一方、上段の現時点から右に２つめフレームについては、処理前には環境音区間と判別されたが、５つフレームの内エンジン音区間は２つだけなので、処理後も環境音区間と判別される。更に、上段の現時点から右に３つめのフレームは、処理前にはエンジン音区間と判別されているが、５フレームのうちエンジン音区間は２つのフレームしかないので、環境音区間と判別される。
【００２６】
このようにエンジン音区間と環境音区間との判別の際に時間軸での平滑化をすることで、環境音内に突発的なノイズが混入してエンジン音区間として判別してしまった場合でも、これを環境音区間として正しく判別することができるようになる。実際の測定結果によれば、誤検出は全7954個のフレームに対して6.00％から1.04％へと大きく低下することが分かった。
【産業上の利用可能性】
【００２７】
エンジン音区間と環境音区間とを所定の精度で判別できるので、無人駐車場などに設置されている機器の制御に利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】複数種類の自動車と環境音から抽出された各次数ごとのケプストラム係数の値を示すグラフである。
【図２】一次のケプストラム係数値から二次のケプストラム係数値を減算した減算値の時間変化を示す図である。
【図３】横軸を一次のケプストラム係数、縦軸に二次のケプストラム係数として、環境音とエンジン音をプロットしたグラフである。
【図４】横軸を一次のケプストラム係数、縦軸に二次のケプストラム係数として、環境音とエンジン音をプロットしたグラフに、判別式を記入したグラフである。
【図５】時間軸による平滑化処理を説明するための説明図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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